将可变形自注意力计算结果拿到后,便是一系列normal等操作,最后返回单层DecoderLayer的结果: 这个结果会进行如下操作: 多层DecoderLayer结果 上述过程是在循环里,代码中有3层,经过多层DecodeLayer计算后,最终得到输出的分类结果与回归结果,将其返回,该部分完整代码如下: out_bboxes, out_logits = self.decoder( target...
Decoder&Head: - 作用:解码器接收初始目标查询和编码器输出的特征序列,通过多层自注意力和交叉注意力的计算,迭代优化目标查询,最终输出检测框的类别和坐标。Head将解码器输出的查询特征映射到检测框上。 - 结构:解码器采用了经典的Transformer Decoder结构,由多个Decoder Layer堆叠而成。每个Decoder Layer包含了Self-Atte...
1) RT-DETR neck代替YOLOv5 neck部分; 2)引入RTDETRDecoder 1.RT-DETR介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能 为什么会出现: YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS ...
DETR Decoder的结构也与Transformer类似,区别在于Decoder并行解码N个object。每个Decoder有两个输入:一路是Object Query(或者是上一个Decoder的输出),另一路是Encoder的结果。Object Query是一组nn.Embedding的weight(就是一组学到的参数)。另外一个与Transformer不同的地方是,DETR的Decoder也加了Positional Encoding。最后...
num_decoder_layers: 3 num_denoising: 100 optimizer: type: AdamW params: - params: '^(?=.*backbone)(?=.*norm).*$' lr: 0.00001 weight_decay: 0. - params: '^(?=.*backbone)(?!.*norm).*$' lr: 0.00001 - params: '^(?=.*(?:encoder|decoder))(?=.*(?:norm|bias)).*$' ...
2.2 DETR Decoder DETR Decoder的结构也与Transformer类似,区别在于Decoder并行解码N个object。每个Decoder...
[-1,17],1,Concat,[1]]# catY4-[-1,3,EMA_attentionC3,[256]]#F4(24),pan_blocks.0-[-1,1,Conv,[256,3,2]]#25,downsample_convs.1-[[-1,12],1,Concat,[1]]# catY5-[-1,3,EMA_attentionC3,[256]]#F5(27),pan_blocks.1-[[21,24,27],1,RTDETRDecoder,[nc]]#Detect(P3,P4,...
Decoder 消融实验 我们还对 Decoder 不同层的输出评估了精度,并测试了对应的检测器推理时间。RT-DETR 通过在推理时使用不同层数的 Decoder ,可以灵活的调整推理速度而不需要重新训练。我们发现减少少数的层( 1~2 )对精度产生的影响很小,而且可以显著...
[-1, 3, RepC3, [256]] # F4 (24), pan_blocks.0 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 25, downsample_convs.1 - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat Y5 - [-1, 3, RepC3, [256]] # F5 (27), pan_blocks.1 - [[21, 24, 27], 1, RTDETRDecoder, [nc]] # ...
Decoder & Head:DETR 架构有两个关键组件: Query Selection 和 Decoder 。Query Selection 的作用是从 Encoder 输出的特征序列中选择固定数量的特征作为 object queries ,其经过 Decoder 后由预测头映射为置信度和边界框。现有的 DETR 变体都是利用这些特征的分类分数直接选择 top-K 特征。然而,由于分类分数和 IoU ...